443
Банк России предложил рассмотреть регулирование архитектуры данных, на основе которых искусственный интеллект принимает решения в банковской сфере. Заместитель директора юридического департамента ЦБ Екатерина Демкина заявила, что массовое использование российскими банками одних и тех же глобальных ИИ-платформ создает риски для финансовой стабильности.
По словам представителя регулятора, проблема заключается в том, что банки не могут полностью проверить данные, на которых обучаются глобальные модели искусственного интеллекта. Если такие системы работают с некачественными или ошибочными источниками, это может привести к неверным решениям. В ЦБ считают, что новым объектом регулирования может стать архитектура принятия решений и данных, которые используются при работе ИИ.
Эксперты отмечают, что использование одинаковых моделей несколькими банками создает риск синхронизации ошибок. По словам председателя комиссии по финансовой безопасности совета ТПП России Тимура Аитова, сбой у поставщика или изменение параметров модели может привести к одновременной корректировке решений участников рынка. В отдельных сегментах кредитного портфеля возможные потери при таком сценарии могут достигать 3-5% за квартал. Кроме того, внешние ИИ-модели увеличивают риски кибератак, поскольку уязвимость одной платформы может затронуть сразу несколько банков.
Вместе с тем эксперты указывают на возможные требования к будущему регулированию. Среди них — создание «паспорта ИИ-модели» с информацией об обучающих данных, контроле работы алгоритмов, ответственности за решения, ограничениях использования внешних моделей и возможности смены поставщика. Также отмечается, что локальные ИИ-решения позволяют банкам контролировать данные, инфраструктуру и размещение моделей внутри собственного контура.